ビッグデータを使って
ソーシャルメディア運用を最適化する
株式会社ユーザーローカル
本郷 寛

自己紹介
• 本郷寛(@hongo35)
• 株式会社ユーザーローカル
• 新卒１年目
• データ解析・可視化
• スカッシュ

アジェンダ
1. 企業のソーシャルメディア運用の現状
2. Facebookページにおけるファン獲得の最適化
3. 可視化ライブラリの紹介
4. まとめ

現在、Twitter/Facebookでは、国内だけで
月間10億件以上投稿されている
企業のTwitterアカウント、FBページも増加

企業のソーシャルメディア運用の現状
• 勘と経験、会社の業務時間に合わせた運用
投稿時間を考えず、適当な内容で投稿
ファンが増えない...
エンゲージメント率が上がらない...
本来、データからそれぞれ
のアカウントに最適化した
運用をすべき。

企業のFacebookページのファン獲
得を最適化するには？

探索的データ解析(EDA)
• まずは俯瞰することが重要
• 視覚的にデータを捉え、解決すべき問題を特定
Graphs force us to note the unexpected; nothing could be important.
(グラフは期待しなかったことを気づかせてくれる。これより重要なもの
はないのではないか)
統計学者 J.W.Tukey
数字のままでは、人間が
判断しづらい...

(1)Facebookユーザーの動向
Facebookユーザーが活発に活動している時間帯
曜日
時間
昼 夜

(2)各企業のFBページのデータ
A社 B社
各企業のFacebookページがファンを獲得している時間帯

全体と個別データを比較
• (1)のマクロデータと(2)の個別データを比較すると、
各ページの特徴が浮き彫りになる
マクロのユーザーデータ 個別の企業FBページのデータ
そのページの特徴 企業ごとの特徴を抽出
差分

(3)各企業の特徴
A社 B社
朝の通勤時間帯にファンを多く
獲得している
木曜・金曜の夕方から夜にかけて
ファンを多く獲得している

(3)各企業の特徴
A社 B社
朝の通勤時間帯にファンを多く
獲得している
木曜・金曜の夕方から夜にかけて
ファンを多く獲得している
なぜ？

A社
投稿時間にファンになって
いるわけではない
投稿時間とファンになる
時間を比較すると？

B社
この時間帯に
投稿が多い訳ではない

結果
• 各Facebookページごとに異なった特徴が存在
• ユーザーの活動が活発な時間帯に、メッセージが届いて
いないことが判明
• 投稿日時を最適化すると、もっとファンの獲得、エンゲ
ージメント率の向上につながる可能性あり
→ 実際に投稿してみて、反応を見る

可視化ライブラリの紹介①
GraphUp - jQuery Plugin
$('#my_table td.data').graphup({
! colorMap: [[51,102,204],[255,255,255],[220,57,18]]}
);
・簡単！
・最近から有料になったらしい
Raphael
・IE6にも対応
・試したけど、使うのに手間がか
かるし、データ可視化には向いて
ない

可視化ライブラリの紹介②
ビッグデータブームに乗って可視化も
注目され、ライブラリ乱立
可視化の手間（費用対効果）を
考え、状況にあった選択が必要
http://selection.datavisualization.ch/

まとめ
• データから判断する
• まずは、俯瞰して問題を把握する
• 仮説ができたら、試してみる
• データ解析・可視化の費用対効果も考える